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Importing and Analyzing Movie Data with Pandas
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Importing and Analyzing Movie Data with Pandas

Created by
@IntuitiveBaroque

Questions and Answers

Que fait la méthode 'isnull().sum()' utilisée dans ce code?

  • Remplace les valeurs nulles par la moyenne de chaque colonne
  • Compte le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne du DataFrame (correct)
  • Compte le nombre de doublons dans le DataFrame
  • Supprime les valeurs nulles dans le DataFrame

    • Quel est le but de la ligne de code 'df['CA'] = df['Gross'].fillna('0').str.replace('$', '').str.replace('M', '').astype(float) * 1000000'?

  • Remplacer les valeurs manquantes par zéro dans la colonne 'Gross'
  • Supprimer le symbole 'M' des valeurs dans la colonne 'Gross'
  • Convertir les valeurs de la colonne 'Gross' en entiers
  • Calculer le chiffre d'affaires en millions de dollars pour chaque film (correct)

    • Quelle fonction est utilisée pour créer une nouvelle variable 'ID' dans le DataFrame?

  • factorize() (correct)
  • replace()
  • applymap()
  • map()

    • Quelle est l'utilité de la condition 'df['TYPE1'] = np.where(df['RunTime'].fillna(0) > 60, 'Film', np.where(df['RunTime'].notnull(), 'Série', 'Inconnu'))'?

    <p>Classer les films en deux catégories : Films et Séries, selon leur durée</p> Signup and view all the answers

    Quelle est l'utilité de la condition 'df['TYPE2'] = np.where(df['YEAR'].str.contains('–').fillna(False), 'Série', np.where(df['YEAR'].notnull(), 'Film', 'Inconnu'))'?

    <p>Classer les contenus en deux catégories : Films et Séries, selon l'année de sortie</p> Signup and view all the answers

    Que fait la fonction 'pd.factorize(df['MOVIES']) + 1' dans ce contexte?

    <p>Crée un nouvel identifiant unique pour chaque film</p> Signup and view all the answers

    'df['CA']= df['CA'].map("{:.2f}".format)' a pour objectif principal de:

    <p>Formater correctement le chiffre d'affaires pour afficher 2 décimales</p> Signup and view all the answers

    'df.replace('nan', np.nan, inplace=True)' a pour but principal de :

    <p>Remplacer les chaînes 'nan' par des valeurs NaN dans tout le DataFrame</p> Signup and view all the answers

    'df['ID'].map(df['ID'].value_counts()).fillna(0) > 1' classe les films en fonction de :

    <p>Le nombre d'occurrences de chaque identifiant dans la colonne 'ID'</p> Signup and view all the answers

    'df.duplicated().sum()' renvoie :

    <p>1</p> Signup and view all the answers

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